作者：艾雷 出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/532197011 作为推荐算法工程师，在快手的这两年，收获了很多，仅以本文记录我的一些浅薄的感悟，希望下一个两年结束时，我会觉得这里的很多观点都是不全面的...从问题出发设计方案 从“哇塞，这个模型牛逼”的点出发，容易陷入从“哇塞，想法牛逼”到“哎，在我们场景不适用”的莫名其妙的困局里，所以推荐算法工程师应该多看看case，从单个case找到系统性的问题，设计方案和评估方法...不要迷信AB实验的指标 AB实验指标反映最终结果，无法很好的证明实验组策略与结果的直接因果关系，多多设计与实验组策略算法直接相关的中间观测指标。 3....把工作时间的10%用于扩展知识的边界 有句老话，“我们很难赚到认知以外的钱”，这个观点同样适用于推荐算法工程师，“我们很难设计出认知以外的模型或策略”。 4....小步快跑 鉴于推荐系统里各种操作都需要被AB实验验证，所以推荐系统更适合小步验证，快速迭代。 思维模式 1.
前言 曾三次迈进知乎的大门，面试算法工程师岗位。特整理了一些相关问题供大家研究，并附上了一些大佬的建议供大家参考。...更多关于算法工程师职位介绍以及面试准备等问题可以在微信公众号后台留言，我会及时的回复大家。...5、了解最近MF与深度学习结合的东西吗 我说了下何向南老师的神经协同过滤，并谈了下利用深度学习技术做推荐的看法。 6、了解常见的机器学习算法吗，说一下LR 了解。...知乎用户weicheng：对于偏研究的还是建议找类似于ai lab的研究岗，这种所谓的算法工程师岗位根本不涉及模型的研究，算法岗算法岗应该指的是算法研究岗，而不是什么工程岗，工程自有搞后端的帮忙实现。...知乎用户刘译文：个人觉得，在模型部署方面，是一套很成熟的流程，算法工程师的核心竞争力仍然还是自己对算法的理解，对业务的理解。其他的一些知识，完全可以工作中进行补充学习。。
一面 面试官一上来就让写算法题，第一个是计算岛屿数量，第二个是最长回文字串。 然后就是介绍自己的论文。...，所以让我写了快排算法。...开放问题，自己的研究方向在推荐系统中的应用。面试官小姐姐大概给介绍了部门的具体工作。 3、是否有接触其他公司？...还具体到哪家单位（真要命） 4、快手和字节推荐算法的比较 5、base的选择 6、没有考虑高校吗 最后反问对新入职的员工有无培训计划。...让我别太担心 推荐阅读 推荐系统embedding过大如何压缩？ 论文周报 | 推荐系统领域最新研究进展 CIKM2023｜基于文本匹配的去偏序列推荐
作为一个推荐系统业余爱好者，在机器学习领域的鄙视链中，我感觉一直地位不高，时常被搞NLP CV语音等高科技技术的朋友鄙视。 最近甚至被人问，推荐算法开源包多如牛毛，我们为什么还要专门的推荐算法工程师？...（五行实现一个推荐系统，你怕不怕） 那做一个推荐系统，看来确实不需要专门的推荐算法工程师了，import xx即可。...我们可以看到，一个完整的推荐系统项目不能靠import xx实现的至少有上述几点。能够把这5点走通玩好，才是老板养这样几个工资万儿八千天天看起来成天只会看动画无所事事的推荐算法工程师的原因。...1.业务转化数学问题 一般一个项目启动都是老板说，我们公司的现在电话销售（app下载、商品销售、淘宝客收入等等）挺不错的，但是推荐栏的那个IBCF算法太搓，或者人工运营太累，你们能不能搞个推荐提高下转化率...所以说了这么多，就是说，报告老板，当推荐算法开源包多如牛毛，我们还要专门的推荐算法工程师的！有好多事情可做的！（于是我的饭碗保住了，又可以愉快看动画片在B站自由飞翔了）
问面试官问题 远程面试算法题都是给思路就行，没有要去写代码，可以和面试官交流，面试官也会给一些引导，算法题都倾向于先实现再优化，所以可以尽量多给几个方案，然后每个方案都会让你给出时间复杂度。
按照推荐任务的不同，最常用的推荐质量度量方法可以划分为三类： i. 对预测的评分进行评估，适用于评分预测任务。 ii. 对预测的 item 集合进行评估，适用于 Top-N 推荐任务。 iii....按排名列表对推荐效果加权进行评估，既可以适用于评分预测任务也可以用于 Top-N 推荐任务。...MLR 算法适合于工业级的大规模稀疏数据场景问题，如广告 CTR 预估。...优势体现在两个方面： 1）端到端的非线性学习：从模型端自动挖掘数据中蕴藏的非线性模式，省去了大量的人 工特征设计，这 使得 MLR 算法可以端到端地完成训练，在不同场景中的迁移和应用非常轻松。...2.3 MLR 算法高级特性 1）结构先验。基于领域知识先验，灵活地设定空间划分与线性拟合使用的不同特征结 构。
LFM介绍 LFM(Funk SVD) 是利用 矩阵分解的推荐算法： R = P * Q 其中： P矩阵是User-LF矩阵，即用户和隐含特征矩阵 Q矩阵是LF-Item矩阵，即隐含特征和物品的矩阵
一、推荐的概述 在推荐系统中，通常是要向用户推荐商品，如在购物网站中，需要根据用户的历史购买行为，向用户推荐一些实际的商品；如在视频网站中，推荐的则是不同的视频；如在社交网站中，推荐的可能是用户等等...推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，
一、推荐的概述 在推荐系统中，通常是要向用户推荐商品，如在购物网站中，需要根据用户的历史购买行为，向用户推荐一些实际的商品；如在视频网站中，推荐的则是不同的视频；如在社交网站中，推荐的可能是用户等等，无论是真实的商品...推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，
我跟几位BATJ在职算法老哥聊了下推荐算法工程师技能学习路径的事： 学习推荐算法需要具备哪些基础？ 学习推荐算法要做哪些项目？...03 深度学习推荐算法 AutoRec推荐算法、NeuralCF推荐算法、Wide&Deep推荐算法、DeepFM推荐算法、Deep&Cross推荐算法、DeepCrossing推荐算法、FNN推荐算法...02 项目实战——算法工程师一定要实战 01 推荐系统的整体架构 推荐系统的整体架构对算法工作人员而言能够是必备知识，作为推荐算法工程师，不仅需要了解算法，而且需要了解工程架构，只有这样才能更加深入推荐系统业务...·认识数据并处理成模型所需的数据格式 ·多目标模型MMOE的开发 ·多目标模型如何运用于排序 05 拓展学习 07 推荐系统论文 CAN MIND PLE DAT FIBINET 06 推荐系统算法工程师...3天学习营 在职推荐算法工程师Merlin老师主讲的《推荐系统算法工程师3天学习营》将在6月17日开营—— 6月17日：推荐系统概要 01 推荐系统是什么 02 推荐系统常见的行业应用 03 推荐系统学习路径
作者在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐算法工程师是一个好的职业选择，并且讲解了职业发展路径及定位、怎么成长等话题(还没看的可以看起来)。...在作者正式介绍怎么入门推荐算法工程师时，先讲讲自己入门推荐算法工程师的经历，可以给大家一些启发和思考。 Part 1 作者从零开始学习推荐系统的心路历程 作者算是从零开始学习推荐系统的。...这些是构建推荐算法模型过程中一定会涉及到的概念和知识点。 03 推荐系统 既然是入门推荐算法工程师，当然需要对推荐算法有所了解了。...所以，推荐算法工程师一定需要有一定的编程基础。...Part 4 怎么找一份合适的推荐算法工程师的工作 如果你已经对上面介绍的技能有比较好的了解和掌握了，就可以尝试找一份推荐算法工程师的工作了。
1、新浪微博-Feed流推荐排序算法工程师 【您来了干什么】 1. 参与微博关注流信息流算法策略研究与开发（亿级别UV，百亿级别曝光） 2. 参与用户行为分析与特征挖掘。 3....计算机或者相关专业，本科以上学历，具有机器学习/推荐算法/数据挖掘工作经验 2. 熟悉hadoop, hive, spark 等大数据处理工具。 3....熟悉特征工程，召回算法，推荐算法，CTR预估模型（LR，FM，GBDT，Wide&deep等） 4. 熟悉常用的机器学习算法和深度学习算法。 5....有分布式算法模型实现经验。 7. 有广告/推荐/搜索相关经验优先。 8. 发表过顶会论文者，Kaggle比赛，天池比赛金牌者优先。 有意向者发简历到邮箱：chenkun@staff.weibo.com
记录一下推荐算法。...CF、基于内容、热门推荐 用户模型 在实践中，大多数业内人士都是用一种被称为「随机梯度下降」（SGD - Stochastic Gradient Descent）的算法（梯度下降Grident Descent
算法分类 1.基于内容 / 用户的推荐 更多依赖相似性计算然后推荐 基于用户信息进行推荐 基于内容 、物品的信息进行推荐 2.协同过滤 需要通过用户行为来计算用户或物品见的相关性 基于用户的协同推荐:...——— | | 小明 | 产品经理、Google、比特币 | | 小吴 | 比特币、区块链、以太币 | 这是一个用户关注内容的列表，显然在这个列表中，小张和小明关注的内容更为相似，那么可以给小张推荐比特币...基于物品的系统推荐 以物为本建立各商品的相似度矩阵 | 产品经理 | 小张、小明 | | ———— | ————— | | Google | 小张、小明 | | 比特币 | 小明、小吴 |...小张和小明都不约而同地看了产品经理和Google，这可以说明产品经理和Google有相似，那么之后有看了Google相关内容的用户就可以给推荐产品经理的相关内容。...3.基于知识的推荐 某一领域的一整套规则和路线进行推荐。参照可汗学院知识树。 补充：（图片来源知乎shawn1943，感谢） ?
笔者邀请您，先思考： 1 推荐系统是什么？ 2 您应用那些推荐算法？ 转自公众号：阿里技术
一、推荐算法概述 对于推荐系统(Recommend System, RS)，从广义上的理解为：为用户(User)推荐相关的商品(Items)。...常用的推荐算法主要有： 基于内容的推荐(Content-Based Recommendation) 协同过滤的推荐(Collaborative Filtering Recommendation) 基于关联规则的推荐...(Association Rule-Based Recommendation) 基于效用的推荐(Utility-Based Recommendation) 基于知识的推荐(Knowledge-Based...Recommendation) 组合推荐(Hybrid Recommendation) 在推荐系统中，最重要的数据是用户对商品的打分数据，数据形式如下所示： ?...image.png 二、基于矩阵分解的推荐算法 2.1、矩阵分解的一般形式 image.png 2.2、利用矩阵分解进行预测 image.png 2.2.1、损失函数 image.png 2.2.2、损失函数的求解
一、推荐算法概述 对于推荐系统(Recommend System, RS)，从广义上的理解为：为用户(User)推荐相关的商品(Items)。...常用的推荐算法主要有： 基于内容的推荐(Content-Based Recommendation) 协同过滤的推荐(Collaborative Filtering Recommendation) 基于关联规则的推荐...(Association Rule-Based Recommendation) 基于效用的推荐(Utility-Based Recommendation) 基于知识的推荐(Knowledge-Based...Recommendation) 组合推荐(Hybrid Recommendation) 在推荐系统中，最重要的数据是用户对商品的打分数据，数据形式如下所示： ?...在推荐系统中有一类问题是对未打分的商品进行评分的预测。 二、基于矩阵分解的推荐算法 2.1、矩阵分解的一般形式 矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积。
基本概念 基于内容的过滤算法会推荐与用户最喜欢的物品类似的物品。但是，与协同过滤算法不同，这种算法是根据内容（比如标题、年份、描述），而不是人们使用物品的方式来总结其类似程度的。...例如，如果某个用户喜欢电影《魔戒》的第一部和第二部，那么推荐系统会通过标题关键字向用户推荐《魔戒》的第三部。...现在知道了每本书彼此间的相似程度，可以为用户生成推荐结果。与基于物品的协同过滤方式类似，推荐系统会根据用户之前评价过的书籍，来推荐其他书籍中相似度最高的。...图六是为某个用户生成的推荐结果，选取用户之前评论过的书籍目录，找出与每本书籍最相似的两本，再对用户尚未评论过的书籍进行推荐。...2、Rocchio算法 Rocchio算法是信息检索中处理相关反馈（Relevance Feedback）的一个著名算法。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 原文链接：https://www.cnblogs.com/zhangyang520/p/10969951.html 参考回答： 推荐算法： 基于人口学的推荐...，推荐引擎的设计者需要根据自己应用的特点选择更加合适的算法。...3）将偏好数据导入喜好类型计算算法中进行预算计算，的到预算结果。4）将推荐的结果导入数据库（redis、hbase）。5）发开一个推荐引擎，对外开放接口，输出推荐结果。...： 协同过滤算法通过对用户历史行为数据挖掘发现用户的偏好,基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐相似的商品。...协同过的算法分为两类分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤的算法。基于用户的协同过滤是基于用户对物品的偏好找到相邻邻居用户然后将邻居用户喜欢的推荐给当前的用户。
大数据时代开始流行推荐算法，所以作者写了一篇教程来介绍apriori推荐算法。...推荐算法大致分为： 基于物品和用户本身 基于关联规则 基于模型的推荐 基于物品和用户本身 基于物品和用户本身的，这种推荐引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体，预测每个用户对于每个物品的喜好程度，...，可以基于此模型计算推荐。...其实在现在的推荐系统中，很少有只使用了一个推荐策略的推荐引擎，一般都是在不同的场景下使用不同的推荐策略从而达到最好的推荐效果，例如 Amazon 的推荐，它将基于用户本身历史购买数据的推荐，和基于用户当前浏览的物品的推荐...探索推荐引擎内部的秘密，第 1 部分: 推荐引擎初探 Apriori算法 是一种最有影响力的 挖掘布尔关联规则 的频繁项集的算法，这个算法是属于上面第二条基于关联规则推荐的算法，本文着重讲解该算法的计算
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